đồ án tốt nghiệp phương pháp luận sáng tạo khoa học

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA MẠNG MÁY TÍNH VÀ TRUYỀN THÔNG
PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO
KHOA HỌC
SỬ DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP LUẬN SÁNG TẠO ĐỂ GIẢI
QUYẾT BÀI TOÁN MOTION DETECT
Giảng viên hướng dẫn
GS,TS Hoàng Văn Kiếm
Sinh viên
Nguyễn Hoài Phương - 06520356
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i

họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
TỔNG QUAN
Hiện nay, có rất nhiều phương pháp detect motion trong video. Nhưng hầu hết
chúng đều có chung một phương pháp cơ sở là việc so sánh giữa frame hiện tại với
một hoặc các frame trước đó. Nói đơn giản hơn là làm việc với các ảnh số, vi vậy
chúng ta phải áp dụng một số kỹ thuật của image processing để thực hiện vấn đề
này.
Để tiếp cận dễ dàng hơn vấn đề của bài viết, ta đi vào tìm hiểu một khái niệm có
nhiều diểm tương đồng với motion detect, đó là phương pháp nén video.
Một file video gồm 2 phần chính, đó là hình ảnh và âm thanh. Ở đây chúng ta chỉ
cần quan tâm đến yếu tố hình ảnh. Chẳng hạn, với cách lưu trữ video theo chuẩn
NTSC: cứ mỗi giây së tương ứng 30 frame. Trong quá trình hiển thị, các frame xếp
chồng lên nhau với tốc độ rất nhanh, vì vậy ta sẽ có cảm giác các đối tượng trong
frame đang chuyển động. Nói như vậy, ta cần phải quan tâm đến vấn đề lưu trữ
frame. Nếu như lưu trữ một cách thông thường theo các frame, ta lấy ví dụ chẳng
hạn một frame có dung lượng 10 Kb thì để lưu trữ 1 giây thì ta sẽ mất đến 3 Mb.
Dung lượng cần để lưu trữ như vậy là quá lớn, chính vì vậy khái niệm nén video đã
được ra đời
Nhận thấy rằng trong 1 scene sẽ có một số thành phần không thay đổi trong suốt quá
trình diễn ra scene đó. Vi vậy dẫn đến ý tưởng ta có thể tách những thành phần

không đổi đó ra thành một frame chung, còn được gọi là “background”. Tại những
frame còn lại của scene ta chỉ cần lưu trữ các đối tượng còn lại, hay còn gọi là
foreground. Thao tác này sẽ giảm bớt việc lưu trữ các “background” lập lại ở mỗi
frame. Nhờ đó mà dung lượng lưu trữ sẽ giảm đáng kể.
Từ ý tưởng của phương pháp nén video, ta đã có ý niệm tổng quát để xây dựng
phương pháp detect motion trong phần còn lại.
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô

ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
CÁC PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG
NGUYÊN TẮC PHÂN NHỎ
Chia nhỏ đối tượng thành các thành phần độc lập.
Tăng mức độ phân nhỏ của đối tượng.
Bài toán detect motion được phân thành nhiều vấn đề nhỏ, với mỗi vấn đề nhỏ có
phương pháp riêng để giải quyết chúng. Các phương pháp được dùng như sau đây.
Một chương trình detect mộtion hiểu hay tiếp cận một cách đơn giản nhất là làm sao
để detect được những đối tượng có sự thay đổi giữa các frame. Để thực hiện điều
này, ta có thể sử dụng một số phương pháp:
• Phương pháp tách background, cập nhật background.
• Phương pháp tách đối tượng (foreground) từ các frame đang xét và
background.
• Phương pháp lấy ngưỡng (threshold) để loại bỏ nhiễu.
• Phương pháp erosion và dilatation khử nhiễu.
• Và một số phương pháp khác để tối ưu tốc độ xử lí của chương trình.
Trước tiên ta cần xem xét vấn đề làm sao để cải thiện được tốc độ xử lý của chương
trình, đồng thời phải tiếp cận được phương pháp lấy ngưỡng. Một frame hay ảnh có
nhiều đặc trưng, chẳng hạn như đặc trưng về không gian giữa các pixel, đặc trưng về
màu sắc, về texture hay shape. Để có thể áp dụng phương pháp lấy ngưỡng, ta cần
phải thực hiện phép so sánh với ít nhất một trong các đặc trưng trên. Mà màu sắc là
một yếu tố cơ bản vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, ảnh số được lưu trữ bởi không
gian màu RGB với mỗi pixel lưu trữ ba giá trị kênh màu rời rạc gồm 256 mức.

Chính vì vậy, chúng ta cần phải biến đổi giá trị màu ấy về một dải màu (hay kênh
màu) duy nhất. Không gian màu có thể đáp ứng được yêu cầu trên là grayscale.
NGUYÊN TẮC TÁCH KHỎI
Tách phần gây phiền phức (tính chất gây phiền phức) hay ngược lại, tách phần duy
nhất cần thiết (tính chất cần thiết) ra khỏi đối tượng.
Ở đây ta tách bỏ các màu sắc không cần thiết và chỉ lại yếu tố màu cần thiết bằng
phương pháp lọc grayscale.
GRAYSCALE
Trong hầu hết quá trình xử lí ảnh, chúng ta chủ yếu chỉ quan tâm đến cấu trúc của
ảnh và bỏ qua ảnh hưởng của yếu tố màu sắc. Do đó bước chuyển từ ảnh màu thành
ảnh xám là một công đoạn phổ biến trong các qua trình xử lí ảnh vì nó làm tăng tốc
độ xử lí là giảm mức độ phức tạp của các thuật toán trên ảnh. Chúng ta có công thức
chuyển các thông số giá trị màu của một pixel thành mức xám tương ứng như sau:
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr

ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
G = α.C
R
+ β.C
G
+ δ.C
B
Trong đó các giá trị C
R
, C
G
, C
B
lần lượt là các màu đỏ, xanh lá và xanh biển của
pixel màu. Các hệ số α, β, và δ là các giá trị thay đổi tùy thuộc hệ màu. Với hệ màu
NTSC thì α = 0.29890, β = 0.58662, δ = 0.11448. Ta sẽ được:

G = 0.29890C
R
+ 0.58662.C
G
+ 0.ll448.C
B
PHƯƠNG PHÁP SAI BIỆT FRAME
Để định nghĩa phương pháp này, trước tiên ta làm quen với cụm từ “phương pháp
trừ ảnh nền” (background subtraction). Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi
để nhận diện các đối tượng chuyển động trong video. Để thực hiện việc trừ ảnh nền
đầu tiên ta phải học một mô hình của ảnh nền. Sau đó mô hình ảnh nền được dùng
để so sánh với ảnh hiện tại, loại bỏ đi những phần ảnh nền đã biết. Các đối tượng
sau trừ được xem là không phải nền (foreground). Các đối tượng đó có thể là các đối
tượng chuyển động (moving object, mộtion). Một phương pháp trừ ảnh nền phổ biến
là phương pháp sai biệt frame.
Phương pháp trừ ảnh nền đơn giản nhất là trừ frame này với frame khác, sau đó gán
nhãn các vùng khác biệt ‘đủ lớn’ là phần ảnh không phài nền (foreground). Lý do
chi gán nhãn cho các vùng khác biệt đủ lớn (threshold) là để loại trừ các trường hợp
khác biệt do nhiễu.
PHƯƠNG PHÁP NỀN TRUNG BÌNH
Tuy nhiên, để tăng hiệu quả, chúng ta có thể giữ lại thông tin thống kê về trung bình
và sự khác biệt trung bình của các pixel trong cảnh. Đó là cách làm của phương
pháp cải tiến: phương pháp nền trung bình.
Nguyên tắc
Về cơ bản, phương pháp ảnh nền trung bình học giá trị trung bình và độ lệch chuẩn
của từng pixel để xây dựng mô hình của ảnh nền trung bình. Sau đó, ta sử dụng mô
20/20
Kh
oa
Mạ

ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
hình ảnh nền đã học được để tách ảnh ra làm phần nền (background) và đối tượng
không phải nền (foreground). Đối tượng không phải nền đó chính là đối tượng

chuyển động.
Nhận xét về phương pháp ảnh nền trung bình
Đây là phương pháp đơn giản để học ảnh nền và phân tách ành ra làm phần nền và
không nên. Tuy nhiên, phương pháp này chi hiệu quả trong các trường hợp ảnh có
nội dung là các cảnh không chứa các thành phần nền có chuyển động (vi dụ như một
tấm màn phất phơ, hay các cây xanh có lá rung rinh); đồng thời độ sáng tương đối
không thay đổi (các ảnh tịnh trong nhà).
Ví dụ phương pháp sai biệt frame
Cửa sổ 1 : frame hiện tại.
Cửa sổ 2 : frame trước đó.
Cửa sổ 3 : ảnh sai biệt giữa frame hiện tại và frame trước đó (lấy frame hiện tại trừ
cho frame trước đó).
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ

ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Cửa sổ 4 : loại bỏ bớt nhiễu chỉ giữ lại những sai biệt “đủ lớn”.
MORPHOLOGY OPERATION
Sử dụng ảnh camera, ta sẽ không tránh khỏi trường hợp có “nhiễu” (nhiễu do môi
trường, do nhiệt, do không khí ) khi đó vùng foreground của mỗi frame tách ra sẽ
xảy ra hiện tượng bị thừa ra ngoài hoặc khuyết một số pixel. Điều đó làm cho việc
lấy ngưỡng thiếu chính xác hoặc có thể bị sai lệch. Vì thế ta cần tìm ra phương pháp
để “cắt đi” những pixel thừa và “lấp đầy” những pixel khuyết. Bằng các phương
pháp Morphology ta có thể thực hiện điều đó; cụ thể với phương pháp Erosion, ta có
thể thực hiện thao tác cắt và với phương pháp Dilatation, ta “lấp” được chỗ khuyết.
AForge.NET hỗ trợ các đối tượng Erosion, Dilatation, Openning Và Closing để thực
hiện việc khử nhiễu. (ImaginglFilterslMorphology/*. Cs).
Erosion là phương pháp làm co biên của đối tượng đi một pixel để loại bỏ các pixel
thừa; hay nói cách khác, những pixel của foreground mà thuộc background sẽ được
chuyển thành pixel của background (hinh b). Dilatation thi ngược lại, nó làm giãn
biên của đối tượng thêm một pixel, dựa vào đó mà nhũng lỗ khuyết sẽ được lấp đầy;
hay nói cách khác những pixel của background thuộc về foreground nó sẽ được

chuyển thành các pixel của foreground.
Thao tác Erosion và Dilatation có một khuyết điểm, đó là nó co hay giãn biên 1
pixel, sẽ làm cho đối tượng gốc bị co lại hay giãn ra và từ đó độ lớn của đối tượng sẽ
không còn chính xác nữa. Chính vì vậy mà phải xuất hiện thêm hai phương pháp:
Openning và Closing để lấy lại độ lớn chính xác của đối tượng. Đây là hai phương
pháp sử dụng liên tiếp hai phương pháp cũ. Openning dùng Erosion để cắt bớt
những pixel thừa trước rồi dùng Dilatation để làm giãn đối tượng về độ lớn cũ. Còn
Closing dùng Dilatation để làm đầy những pixel trước rồi dùng Erosion để co đối
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ

c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
tượng về độ lớn cũ. Nếu kết hợp cả hai phương pháp này, ta có thể đồng thời lọai bỏ
những pixel thừa và lấp đầy những pixel khuyết. Kết quả mặc dù có chính xác hơn
tuy nhiên thao tác lặp lại trong tính toán là rất lớn dẫn đến làm chậm hệ thống, nên
tùy theo bài toán mà ta áp dụng một trong bốn phương pháp trên.
EDGE DETECTION
Trong phần cài đặt trên AForge.NET sắp xét tới đây, chúng ta cần thực hiện thao tác
tách biên cho những vùng pixel (region) trả về nhằm xác định đối tượng. Có rất
nhiều phương pháp hỗ trỡ cho thao tác nay, và thông thường ta chỉ cần áp dụng mã
xích, hoặc mã crack để dò biên là dủ. Tuy nhiên cần chú ý các đối tượng nhận được
thường là một cụm các pixel liền kề nên ta có thể áp dụng một số phương pháp
thuộc Edge Detection để dò biên. AForge.NET cung cấp cho chúng ta bộ lọc Edge
để sử dụng các phương pháp về Edge Detection.
Khái niệm:
Ta thấy một hình ảnh không phải là một hàm liên tục a(x, y) theo cac biến tọa độ,
mà chỉ là những hàm rời rạc a[m, n] với các biến tọa độ nguyên. Vì thế để lấy được
các cảnh quan trọng ta cần phải sử dụng việc lấy đạo hàm.
Với bộ lọc Edge ta có 4 kĩ thuật phổ biến:
- Bộ lọc Sobel.
- Bộ lọc Difference of Gauss
- Bộ lọc Laplace

- Bộ lọc Canny
Sobel
Bộ lọc sobel sử dụng các mặt nạ để xấp xỉ đạo hàm bậc nhất. Nói cách khác bộ lọc
sobel sử dụng gradient theo một hướng (từ thấp đến cao hoặc từ cao đến thấp) tại
điểm tâm trong một lân cận được tính theo bộ lọc sobel. Bộ lọc có kích cỡ ma trận
3x3.
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô

ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Khi muốn lấy cạnh của một ảnh nguồn ta sử dụng phép nhân ảnh nguồn với ma trận
3x3. ví dụ ta có ảnh nguồn là A, Gx, Gy là 2 ảnh lọc theo 2 hướng x và y.
Laplace
Phương pháp vi phân bậc 1 làm việc khá tốt khi độ sáng thay đổi rõ nét. Khi mức
grayscale thay đổi chậm, miền chuyển tiếp trải rộng thì phương pháp sobel làm việc
không hiệu quả. Và laplace là phương pháp hiệu quả hơn, laplace là phương pháp vi
phân bậc 2.
Toán tử laplace được định nghĩa :
Kỹ thuật laplace sử dụng nhiều ma trận khác nhau để xấp xỉ đạo hàm bậc 2. có 3
kiểu ma trân thường dùng:
Trong cài đặt thư viện Aforge ta chỉ sử dụng ma trận H1.
Canny
Bộ tác sườn ảnh Canny dựa trên cặp đạo hàm riêng bậc nhất với việc làm sạch
nhiễu. Mục này được để riêng vì đây là phương pháp tách đường biên khá phổ biến
được dùng theo toán tử đạo hàm. Như đã nói phương pháp đạo hàm chịu ảnh hưởng
lớn của nhiễu. Phương pháp đạt hiệu quả cao khi xấp xỉ đạo hàm bậc nhất của
Gauss.
20/20
Kh
oa
Mạ
ng

Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Lấy đạo hàm riêng ta được:
Do bộ lọc Gauss là tách được, ta có thể thực hiện riêng biệt các tích chập theo x và
y

20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g

Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
CÀI ĐẶT DỰA TRÊN AFORGE.NET FRAMEWORK
Aforge.NET là một C# framework được thiết kế nhằm phục vụ cho các nhà phát
triển và các nhà nghiên cứu trong 2 mảng đề tài về tin học : Computer Vision và
Artificial Intelligent. Hỗ trợ trực tiếp các lĩnh vực như : image processing, neural
network, genetic algorithms, machine learning….Framework này được chia làm 5
mảng chính :
1. AForge.Imaging : thư viện hỗ trợ xử lí ảnh.
2. AForge.Neuro : thư viện hỗ trợ lập trình mạng noron.
3. AForge.Genetic : thư viện hỗ trợ lập trình tiến hóa.
4. AForge.Vision : thư viện hỗ trợ lập trình thị giác máy tính
5. AForge.MachineLearning : thư viện máy học.
MODE 1
Mode 1 chỉ đơn giản áp dụng duy nhất phương pháp sai biệt frame trình bày ở trên.
Qua trình xử lý của mode 1 gồm 3 bước cơ bản như sau:
1. Ảnh từ camera đưa vào được chuyển đổi sang grayscale.
2. So sánh sự khác biệt giữa frame hiện tại và frame trước đó.
3. Kết thúcquá trình so sánh ta sẽ gán background thành background.
Rõ ràng ta có thể thấy đây là sự so sánh các ảnh grayscale của các frame 1 và 2, 2 và
3, đến frame thứ n – l và frame thứ n. Những pixel khác biệt đó chính là các đối
tượng có chuyển độn g.
Lưu ý: tại lần 1, do không có background nên không thực hiện quá trình xử lý,
cuối lần 1 current frame được gán thành background vi vậy quá trình xử lý ta chi
thực hiện từ lần 2 trở đi. Với n frame ta lặp lai thao tác xử lý thì có đụoc n - 2 lần so
sánh.
Khi so sánh sự khác biệt giữa frame hiện tại và frame trước đó (background). Ta
phải sử dụng những bộ lọc sau đây:
• Difference
• Threshold

• Erosion
• Merge
• ExtractChannel
• ReplaceChannel
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng

hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô

ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Để có thể báo hiệu khi nào xảy ra motion ta chỉ cần tính số white pixel (số pixel
khác biệt hay foreground); nếu vượt qua một ngưỡng đặt sẵn thì có thể nói frame
hiện tại có đối tượng chuyển động. Ngưỡng này sẽ hữu ích trong phần cài đặt nâng
cao.
Trong hệ màu RGB ta có 3 kênh màu riêng biệt 8 bit nên 1 pixel chứa 256
3
= 2
8
x3 =
2
24
bit. Vì thế muốn chuyển từ 1 pixel này sang 1 pixel khác ta phải dịch chuyển
sang phải 23 bit. Nhưng trong hệ màu grayscale chỉ sử dụng 8 bit màu tương ứng
với 256 nên muốn chuyển từ pixel này sang pixel khác ta chỉ cần dịch phải 7 bit.
Ở mode 1 ta thấy có khuyết điểm như sau: nếu đối tượng di chuyển mượt chúng ta
sẽ nhận được những thay đổi rất nhỏ giữa hai frame kề nhau. Vì thế sẽ tồn tại rất
nhiều đối tượng nhỏ hơn threshold nên không thể nào detect được toàn bộ đối
tượng chuyển động. Việc detect sẽ càng trở nên tồi tệ khi đối tượng di chuyển quá
chậm, lúc đó thuật toán sẽ không cho ra được bất kì kết quả nào. Bên cạnh đó
chuyện gì sẽ xảy ra nếu đối tượng trong 2 frame chuyển động qua nhanh, frame
trước còn thể hiện nhưng đến frame thứ hai lại biến mất? Trong trường hợp này ta
20/20

Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin

Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
vẫn có thể khẳng định được đối tượng detect là phần bị mất đi, tuy nhiên đó là trong
trường hợp tốt, chuyện gì sẽ xảy ra nếu ngay frame sau xuất hiện một đối tượng
tương tự tại cùng vị trí trước, như vậy ta cũng sẽ không detect được đối tượng
chuyển động. Cho nên sau khi nhận thấy 2 khuyết điểm trên, chúng ta se có cách
tiếp cận khác là so sánh giữa frame hiện thời với frame đầu tiên của chuỗi ảnh thuộc
video. Nếu không có những đối tượng trong khung ban đầu, việc so sánh giữa frame
hiện thời với frame đầu tiên sẽ cho ta toàn bộ sự chuyển động của đối tượng mà
không phụ thuộc vào tốc độ di chuyển của nó.
Chúng ta sẽ lấy frame đầu tiên của chuỗi video như là một frame background, và ta
se luôn so sánh frame hiện thời với background đó. Tuy nhiên phương pháp này
cũng có khuyết điểm nếu background về sau bị thay đổi quá nhiều (hoặc thay đổi
cả background). Và kết quả là viêc detect sẽ không chính xác. Nên ta phải sử dụng
một phương pháp khác là di chuyển frame background đến frame hiện thời rồi ước
lượng sự thay đổi giữa background trước và frame hiện thời, sau đó cập nhật lại
background đó. Phương pháp này còn gọi là bộ lọc MoveTowards, sẽ được sử dụng
chính trong các mode cài đặt sau.
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền

Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
MODE 2
Có được sự cải tiến đáng kể so với mode 1, đó chính là việc tách background ra
khỏi đối tượng và xác định đối tượng. Để làm những công việc trên ta vẫn sử dụng 2
bộ lọc Difference và Threashold ở phần trước, tuy nhiên cần sự hỗ trợ của bộ lọc
MoveTowards để cập nhật background trong quá trình tiền xử lý, Và Edges dùng
để xác định biên đối tượng sau khi đã tách được đối tượng khỏi background như
một quá trình hậu xử lý. Ngoài ra, mode 2 ta cần phải chính xác để có thể xác định
được đối tượng nên bộ lọc Erosion ở mode 1 đã được thay thế bằng bộ lọc
20/20
Kh
oa

Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Opening.

Ở mode 2 ta áp dụng bộ lọc MoveTowards cho viêc tách background không giống
như mode 1 chi là sự so sánh current frame và previous frame để tìm ra sự thay đổi
giữa các pixel. Với MoveTowards giữa frame đầu tiên và các frame tiếp theo ta cập
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ

Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
nhật liên tục background. Nhờ xác định được background mà ta có thể dễ dàng
tách đối tượng (foreground) di chuyển thông qua 2 bộ lọc Difference và
Threshold.
MODE 3
Ở mode này ta có sự khác biệt hơn cho mode 1 và 2. Chúng ta áp dụng phiên bản
pixellate của frame hiện thời và background.
Thông qua bộ lọc pixellate- ảnh số được chia thảnh grid mà trong đó các cell là các
ô vuông bao gồm tập hợp các pixel, dựa vào đó mà các thao tác xử lý sau ta không
cần phài sử dụng thao tác dựa trên giá trị của từng pixel như cũ nữa mà ta thực hiện
dựa trên giá trị trung bình của từng cell nhờ vậy mà tốc độ xử lý nhanh hơn rất nhiều
lần đây là một giai đọan tiền xử lý thật sự cần thiết. Ví dụ, để áp dụng bộ lọc
difference giữa current frame và background biết chiều cao và chiêu dài là 1000
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền

Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
pixel. Nêu độ lớn mỗi cell trong pixellate là 10x10. Thì số bước tính toán chỉ là
100x100 thay cho l000xl000. Giàm 100 lần tính toán.
Nhờ pixellate ta có thể phân tách ra được cụ thể những chuyển động.
Lưu ý:
Nhận thấy với 3 mode trên, 1 và 3 sử dụng erosion và dilatation trong khi đó 2 sử
dụng opening. Tại sao 1 và 3 không sử dụng phương pháp opening hay closing để
bào toàn độ lớn của đối tượng? Vì ta chỉ cần nhận biết sự sai biêt giữa pixel (mode
1) và cell trong pixellate (mode 3). Đó đó để tiết kiệm thời gian xử lý đồng thời
không cần độ chính xác cao nên ta chi áp dụng erosion hay dilatation.
20/20
Kh

oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888

MODE 4
Ở mode 4 ta sử dụng BlobCounter trong việc tách biệt các đối tượng so vài ảnh
nền. Đó đó ta sẽ bỏ qua các bước khử nhiễu morphology và xác định biên bằng
edge detection.
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ
ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng

hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Dựa vào đối tượng BlobCounter trong đó đã được tích hợp sẵn bộ lọc co giãn
ảnh (erosion, dilatation, ) và bộ lọc edge detection ta đã xác định được các đối
tượng tương tự như mode 3 (áp bộ lọc MoveTowards để tách background và áp
bộ lọc Difference, Threshold) rồi sử dụng BlobCounter làm nhiệm vụ xác định các
đối tượng, sau đó xác định giới hạn trên dưới, trái, phải để đưa ra các rectangle
boundary của các đối tượng đồng thời gán các label phân biệt chúng.
20/20
Kh
oa
Mạ
ng
Má
y
Tín
h
&
Tr
uy
ền
Th
ôn
g –
Tr
ườ

ng
Đạ
i
họ
c
Cô
ng
Ng
hệ
Th
ôn
g
Tin
Tài liệu: Docs.vn Hỗ trợ : Y!M minhu888
Lưu ý: tham số PixelChanged dùng để xác định motion level khi sử dụng
BlobCounter được tính bởi tổng diện tích của tất cả rectangle boundary chứ
không phải là tổng số pixel khác bit (mode 1) hay tổng số pixel nằm trong đường
bao (contour) của các đối tượng (mode 2), hay tổng số diện tích các cell khác biệt
trong pixellate (mode 3).